Инженер MLOps

Ищем увлеченного построением надежных и эффективных кластеров инженера MLOps в команду поддержки и развития платформы искусственного интеллекта и машинного обучения.

Наш стек

python, bash, kubernetes, helm, gitlab, jupyterhub, prefect, keycloak, minio

Чем предстоит заниматься

• развивать платформу машинного обучения, формировать предложения по развитию существующей архитектуры, в том числе путем внедрения лучших практик

• искать, исследовать и интегрировать новые компоненты и сервисы, в том числе обеспечивающие работу с большими языковыми моделями

• управлять существующими компонентами платформы, обеспечивать их обновления, контролировать работоспособность, целостность и актуальность

• формировать предложения по развитию существующей архитектуры, а также разрабатывать и актуализировать стандарты работы с платформой

• обучать и консультировать разработчиков по реализации на платформе задач машинного обучения и моделирования (например, подготовка обучающих материалов по использованию AI-технологий — больших языковых моделей, RAG-технологий и MCP)

• формировать рекомендации по настройке и оптимизации работы платформы машинного обучения

• организовывать интеграции с внешними системами и источниками данных — обеспечивать безопасный и эффективный доступ к внешним базам знаний, API и потокам данных

• выполнять функции администратора систем в режиме подмены на период отпуска или больничного, включая оперативное решение инцидентов, связанных с компонентами больших языковых моделей

• обеспечивать требования информационной безопасности и комплаенса (контроль доступа к моделям, защита интеллектуальной собственности, выполнение политик Банка по работе с конфиденциальной и инсайдерской информацией)

Наши ожидания

• высшее образование в области IT или математики

• опыт работы в области разработки и сопровождения платформ машинного обучения, разработки и эксплуатации от 3 лет

• успешный опыт проектирования и внедрения систем с нуля

• глубокое понимание процессов машинного обучения и науки о данных

• знание инструментов для автоматизации циклов машинного обучения (например, MLflow, Kubeflow, TFX, Airflow и др.)

• опыт работы с контейнеризацией и оркестрацией (Docker, Kubernetes и др.)

• навыки программирования на Python, Bash

• понимание практик непрерывной интеграции и доставки (CI/CD) в контексте машинного обучения (GitLab)

Будет преимуществом

• опыт развертывания больших языковых моделей и их комбинации с RAG

• опыт настройки графических процессоров (GPU)

Мы предлагаем

• полный рабочий день с гибким графиком (офис, гибрид или полностью удаленный формат)

• ежегодный отпуск, больничный, ДМС после испытательного срока

• возможность построить карьеру в стабильном банке

• участие в развитии концепции управления на основе данных

• работу в среде, где приветствуется инициативность и поощряется нестандартный подход

• возможность влиять на рабочие процессы, улучшать их и делать удобными для себя и окружающих

• возможность проходить внутреннее обучение, посещать конференции, митапы, хакатоны

Хочешь стать частью команды Уралсиба? Откликайся прямо сейчас!